博士科研启动基金(093058)
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
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- 基于ε-支配的多目标混合差分演化算法
- 本文提出了求解多目标优化问题的一种新的基于ε-支配关系的多目标混合差分演化算法(EHMOEA)。该算法采用基于ε-支配关系的修剪策略,可以防止退化现象,能有效保证Pareto前沿面的广度。采用多父体杂交算子保证算法的遍历...
- 林志毅王玲玲
- 关键词：多目标优化
- 文献传递
- 改进自组织迁移算法及其在Bump问题中的应用被引量：1
- 2010年
- 提出了改进自组织迁移算法(Improved Self-Organizing Migrating Algorithm,ISOMA)。该算法通过在迁移过程中引入差分迁移方式来增加种群的多样性,将迁移的方向由原来的正方向扩展到正负两方向以提高算法的搜索能力,对步长进行自适应调整进一步平衡算法的勘探和开采能力。利用该算法来求解高维约束问题--BUMP问题,计算结果表明新算法的有效性。
- 林志毅王玲玲
- 关键词：自组织迁移算法
- 基于反向学习的自组织迁移算法被引量：4
- 2012年
- 为了解决自组织迁移算法存在的早期收敛问题,提出了基于反向学习的自组织迁移算法(Opposition-basedSelf-organizing Migrating Algorithm,OSOMA)。该算法利用反向学习机制扩展了个体的搜索方向,获得了更优秀的采样个体,使得算法在保持多样性的同时提高了收敛速度。此外,该算法还对步长进行自适应调整,进一步平衡了算法的勘探和开采能力。通过典型函数的测试证实了OSOMA的有效性。
- 林志毅王玲玲
- 关键词：自组织迁移算法
- 基于ε-支配的多目标混合差分演化算法
- 本文提出了求解多目标优化问题的一种新的基于ε-支配关系的多目标混合差分演化算法（EHMOEA）。该算法采用基于ε-支配关系的修剪策略,可以防止退化现象,能有效保证Pareto前沿面的广度。采用多父体杂交算子保证算法的遍历...
- 林志毅王玲玲
- 关键词：多目标优化
- 文献传递
- 求解高维函数优化问题的混合蜂群算法被引量：13
- 2013年
- 为了提高人工蜂群算法求解复杂优化函数的全局搜索能力,提出了多父体杂交算法、差分进化算法和蜂群算法的混合蜂群算法(Hybrid artificial bee colony algorithm,HABC)。HABC的核心在于,采用多父体杂交算子提高人工蜂群算法的全局搜索能力,通过淘汰相同个体保证群体的多样性,利用差分进化算子加快人工蜂群算法的收敛速度。高维函数优化问题的仿真结果表明,该算法全局搜索能力好,收敛速度快。
- 林志毅王玲玲
- 关键词：多父体杂交差分进化算法人工蜂群算法
